想学学深度学习，拿一份更高的薪资，真的就那么难，门槛那么高吗？
先放一张关于深度学习的图：
“大众觉得我在造终结者；
其他程序员觉得我是土豪；
我自己也觉得自己要上天；
可是实际上，我只是调调包而已。”
下图是一位深度学习从业者真实的一段话：
你在做深度学习时需要用到高阶数学吗？
“The short answer is no! 谁要是告诉你要用，那肯定就是想把你吓懵逼。高阶数学可能在一些深度学习的理论研究领域会用到，但是对大多数人来说肯定还有其他的操作空间。”
就好比 LOL ，如果要做个这个游戏恐怕要多年的技术功底和实践经验。但是要打这个游戏，那不就是 QWER 再加上 DF 两个按键吗？
如今，得益于先进的深度学习框架，比如说 PyTorch 和 TensorFlow，实现人工智能已经变得更简单了。你不需要掌握大量的专业知识和编程技能，这些框架为你提供好了实现复杂模型的简单方式，直接用就行了。
今天就给大家介绍一个深度学习框架，让你可以打好深度学习这款游戏～
PyTorch 是一个 Python 开源机器学习库，由 Facebook 的人工智能小组开发，它以其快速的计算能力而闻名，是世界上最流行的深度学习框架之一。
PyTorch 不仅能够实现强大的 GPU 加速，还支持动态的神经网络。因此，很多互联网的大厂在进行深度学习时，都会使用该框架，比如 Facebook、Twitter、GMU 和 Salesforce 等。
随着 PyTorch 的搜索热度持续上涨，加上 FastAI 的加持，PyTorch 无疑会得到越来越多的机器学习从业者的青睐，成为入门、体验深度学习的选择之一。
实验楼也推出了一门 PyTorch 的学习课程，在这里为大家推荐一下：
本课程一共 15 章，将从深度学习的基本概念讲起，学习深度学习的常用算法，掌握 PyTorch 的操作，最终实现「识别手写字符」、「分辨图片物种」、「实现蚂蚁蜜蜂分类」这三个实战项目。
利用全连接神经网络完成手写字符的识别实验
利用卷积神经网络完成 CIFAR 的分类实验
利用迁移学习完成了蜜蜂和蚂蚁的分类实验
课程跳过了复杂的数学计算和公式推导，以一种更容易让人理解的方式为同学们讲述了深度学习的相关知识，并利用 PyTorch 对其进行实现。完成学习后，你可以掌握这些知识点：
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